المصادر المفتوحة
النماذج والأدوات والمدوّنات التي تنشرها مسراج بشكل مفتوح، وأين تجدها.
أين ننشر
حسابان يضمّان كل ما في هذه الصفحة: منظّمة Hugging Face للأوزان ومجموعات البيانات ومجموعات التقييم، ومنظّمة GitHub للشيفرة.
النماذج ذات الأثر المنشور
النماذج التي لها ما يُنزَّل أو يُقرأ: أوزان على Hugging Face أو شيفرة على GitHub أو كلاهما. أما بقية الكتالوج فعلى صفحة النماذج.
كوين
نموذج لغة عربي صغير بحجم 1.5B مبني بمنهجية حقن اللغة، ويشكّل الطبقة الأساسية لنماذجنا اللاحقة.
لغوي1.5Bأوزان مفتوحة
مترجم
ترجمة ثنائية الاتجاه بين العربية والإنجليزية مبنية على كوين، للمجالات العامة والمتخصصة.
لغوي1.5Bأوزان مفتوحة
سديد
نموذج تشكيل عربي مبني على كوين، يعيد التشكيل الكامل للعربية الفصحى والتراثية.
معالجة لغة متخصصة1.5Bأوزان مفتوحة
بصير نكبة
تعرّف على النص العربي المكتوب بخط اليد في المخطوطات التاريخية
رؤية ولغة3Bتجاري
مجموعات البيانات المفتوحة
مدوّنات منشورة ليتدرّب عليها غيرنا ويقيّم بها. وحيث لا يوجد مستودع عام لمجموعة بعد، تُدرَج دون رابط بدلًا من إسقاطها.
المدوّنة العربية المفتوحة
أكثر من 35 مليار رمز عربي منسّق ومنشور للعموم، ينمو بانتظام، ليتمكن باحثون آخرون من البناء على نفس قاعدة البيانات بدلًا من البدء من الصفر.
35B+ tokens
Wasm: مجموعة بيانات عربية متعددة الوسائط منظمة
مسار عمل مفتوح لبناء مدوّنات عربية متعددة الوسائط ومنظمة على نطاق واسع من Common Crawl، مع الحفاظ على بنية المستند بصيغة Markdown بدلًا من تسطيحها إلى ضوضاء.
MSDD: مجموعة بيانات مسراج المنظمة
مجموعة بيانات عربية متعددة الوسائط وواسعة النطاق أُنشئت بمسار Wasm، مستخرَجة ومُصفّاة من نسخ Common Crawl. وتحافظ على سلامة بنية محتوى الويب على نحو فريد عبر إخراج صيغة Markdown، معالِجةً نقص البيانات المنظمة متعددة الوسائط عالية الجودة للعربية.
MUDD: مجموعة بيانات مسراج غير المنظمة
مجموعة بيانات نصية عربية واسعة النطاق تضم 4,758,338 صفًا، مترجمة من SlimPajama-627B للتدريب المسبق لنماذج اللغة العربية. ويحتفظ كل مُدخَل بمعرّفه الفريد من المصدر الأصلي.
4,758,338 rows
Sadeed Tashkeela
مدوّنة عربية مُشكَّلة واسعة وعالية الجودة لتدريب نماذج التشكيل العربي وتقييمها. بُني قسم التدريب من نسخة منقّحة من مدوّنة Tashkeela، وقسم الاختبار نسخة محسّنة من مجموعة اختبار Fadel Tashkeela.
وصف الصور بالعربية (100M)
مجموعة بيانات عربية متعددة الوسائط وواسعة النطاق تضم 100 مليون وصف عربي للصور، أُنتجت بنموذج الترجمة «مترجم». وُجدت لسدّ الفجوة في الموارد العربية متعددة الوسائط بما يتيح تدريب أنظمة رؤية ولغة عربية أصلًا.
100M captions
KITAB PDF-to-Markdown (نسخة مراجَعة)
نسخة مراجَعة ومصحَّحة من مجموعة KITAB-Bench الفرعية لتحويل PDF إلى Markdown، لتقييم التعرّف الضوئي على المستندات العربية. صُحِّحت أخطاء المرجع الصحيح، من نصوص مهلوسة وأرقام صفحات مفقودة ونصوص صغيرة الخط محذوفة، ووُحِّدت الصياغة، مع الإبقاء على المهمة والمخطط الأصليين لتظل مجموعة تقييم جاهزة للاستبدال المباشر.
المعايير المفتوحة
مجموعات تقييم منشورة ليتسنّى إعادة إنتاج النتيجة بدل التسليم بها على سبيل الثقة. وكل منها مجموعة بيانات على Hugging Face.
Misraj-DocOCR
معيار منتقى تحقّق منه خبراء للتعرّف الضوئي على المستندات العربية، مبني حول الحفاظ على البنية: 400 صفحة تحقّق منها خبراء، واقعية واصطناعية، تغطي الكتب والتقارير والنماذج والتخطيطات المعقّدة. وتحمل كل صفحة مرجعًا صحيحًا لدقة النص ودقة التخطيط معًا: جداول Markdown وHTML والقوائم والحواشي والمعادلات والعلامات المائية والنصوص متعددة الأعمدة والتعليقات الهامشية.
SadeedDiac-25
معيار للتشكيل العربي يجمع العربية الفصحى المعاصرة والعربية التراثية في مجموعة بيانات واحدة. تغطي المعايير القائمة إحداهما دون الأخرى، بتنوّع محدود في المجالات وجودة غير متسقة. ويغطي SadeedDiac-25 نصوص الأخبار والدين والسياسة والرياضة وفنون الطهي، ووُسِم عبر مراجعة خبراء متعددة المراحل، وصُمِّم لتفادي التلوّث من مدوّنات التدريب المسبق واسعة النطاق.
Tarjama-25
معيار للترجمة الآلية ثنائية الاتجاه بين العربية والإنجليزية يضم 5,000 زوج جملة راجعها خبراء. الجمل طويلة (نحو 50 إلى 100 رمز) وموزّعة بتوازن على النصوص العلمية والتقنية والصحية والثقافية والعامة، وقد كُتب نصفها أصلًا بالعربية ونصفها بالإنجليزية قبل ترجمتها احترافيًا والتحقق منها في الاتجاهين.
مستودعات الشيفرة
كل مستودع في منظّمة Misraj على GitHub، بترتيب الكتالوج. ولا تُعرض التراخيص إلا حيث يذكر المستضيف ترخيصًا يستطيع تحديده، وحيث يتبع المستودع نموذجًا يُربط بصفحة ذلك النموذج.
حزمة kawn.ai لبايثون
العميل الرسمي بلغة بايثون لواجهة نماذج kawn.ai. يوفّر خدمة للتمثيلات الشعاعية وخدمة للتعرّف الضوئي على الحروف عبر Baseer، لكلٍّ منهما صيغة متزامنة وأخرى غير متزامنة، ويقرأ مفتاحه من متغيّر البيئة MISRAJ_API_KEY.
PythonMITkawn.ai
تكامل LlamaIndex مع Kawn
أغلفة LlamaIndex لحزمة Kawn: KawnEmbedding لتمثيل المستندات والاستعلامات، وBaseerReader الذي يقرأ ملفات PDF والصور عبر خدمة Baseer للتعرّف الضوئي ويحوّلها إلى مستندات LlamaIndex.
PythonMITllama-index-kawn
واجهة QuranHub البرمجية
واجهة REST للقرآن الكريم تغطي طبعات ولغات متعددة: الترجمات والتفاسير والتلاوات الصوتية والبحث وأحكام التجويد وبيانات بنية المصحف. مبنية على FastAPI و PostgreSQL.
PLpgSQL
Sadeed
مستودع الشيفرة المنشور مع نموذج التشكيل Sadeed وورقته البحثية.
Jupyter Notebook
تقييم Mutarjim
مستودع التقييم المنشور مع نموذج الترجمة Mutarjim وورقته البحثية.
Python
مسار Nakba
يعيد إنتاج نتيجة نموذج مسراج في مهمة Nakba-NLP 2026 المشتركة للتعرّف على النص العربي المكتوب بخط اليد.
Python
منقّي البيانات العربية لـ Kuwain
مستودع تنقية البيانات العربية المنشور مع نموذج Kuwain 1.5B وورقته البحثية.
Jupyter Notebook
Wasm
مستودع مسار العمل المنشور مع ورقة Wasm حول بناء مدوّنات عربية متعددة الوسائط ومتداخلة ومنظَّمة.
Python
الأوراق ذات المسودّة أو المستودع العام
الأوراق التي يمكن قراءتها أو إعادة تشغيلها اليوم. أما الأوراق التي ما تزال قيد المراجعة فمكانها صفحة المنشورات.
Misraj AI at AR-MS NAKBA-NLP 2026: A State-of-the-Art VLM in Arabic Handwritten Text Recognition
Nakba-NLP 2026 @ LREC 20262026
Kuwain 1.5B: An Arabic SLM via Language Injection
arXiv (2025), LaTell 20262025
Mutarjim: Advancing Bidirectional Arabic-English Translation with a Small Language Model
arXiv (2025)2025
Sadeed: Advancing Arabic Diacritization Through Small Language Models
arXiv (2025)2025
Baseer: A Vision-Language Model for Arabic Document-to-Markdown OCR
arXiv (2025), LaTell 20262025
Wasm: A Pipeline for Constructing Structured Arabic Interleaved Multimodal Corpora
arXiv (2025), LaTell 20262025
ما هو غير مفتوح
مدوّنة التدريب المسبق العربية البالغة 2 تريليون رمز مملوكة ولم تُنشر. وعدة نماذج مرخّصة ترخيصًا مفتوحًا في الكتالوج لكن لا أوزان منشورة لها بعد؛ وحيثما كان الأمر كذلك، لا يُربط أعلاه إلا الأثر الموجود فعلًا. ولا شيء هنا ينوب عن شيء غير موجود.
لنتحدث عمّا تحاول بناءه.
أخبرنا بالمشكلة، وسنخبرك بصراحة إن كان الذكاء الاصطناعي هو الحل الصحيح.